OpenAI 目前不提供独立的 AI 驱动的搜索引擎产品。相反，该公司专注于提供基础模型和 API，例如 GPT-3.5、GPT-4 和文本嵌入，开发人员可以使用它们来构建自定义的搜索相关应用程序。这些工具旨在处理和生成自然语言，使其适用于语义搜索、问答或文档检索等任务。然而，创建一个完整的搜索引擎需要额外的基础设施来索引、抓取和对内容进行排序——OpenAI 的核心服务中不包含这些组件。
开发人员可以利用 OpenAI 的 API 来增强其应用程序中的搜索能力。例如，文本嵌入模型（例如 text-embedding-3-small）将文本转换为数值向量，从而实现语义相似度比较。这使得开发人员能够构建超越关键词匹配来理解用户意图的搜索系统。一种常见的方法是预先计算数据集（如产品描述或支持文章）的嵌入，然后将用户的查询嵌入与这些预计算的向量进行比较，以找到最相关的结果。OpenAI 的 Chat Completions API（例如 GPT-4）还可以优化搜索查询或总结结果。例如，开发人员可以使用 GPT-4 将模糊的用户查询改写成更精确的形式，然后再执行向量搜索。
虽然 OpenAI 的工具在语言理解方面功能强大，但它们不能替代传统的搜索引擎基础设施。例如，索引大型数据集或处理实时更新需要与 Elasticsearch 等数据库或 Pinecone 等向量数据库集成。OpenAI 的模型也缺乏内置的机制来处理时效性、权威性或其他对网络搜索至关重要的排名因素。希望构建 AI 增强搜索系统的开发人员通常会将 OpenAI 的 API 与现有搜索框架结合起来。例如，混合系统可以使用关键词匹配来提高速度，使用嵌入来实现语义相关性，并使用 GPT-4 来总结结果。OpenAI 的优势在于语言处理，但该公司不提供端到端的搜索引擎解决方案。